對(duì)此，上海聯(lián)影智能醫(yī)療科技有限公司聯(lián)席首席執(zhí)行官周翔可謂一語中的：未來，人工智能不會(huì)替代醫(yī)生，但不懂人工智能的醫(yī)生一定會(huì)被替代。

出臺(tái)政策，為人工智能醫(yī)療健康發(fā)展鋪設(shè)軌道

世界衛(wèi)生組織(WHO)高級(jí)顧問拉梅什在發(fā)言中強(qiáng)調(diào)，要推動(dòng)人工智能技術(shù)在醫(yī)療保健中的廣泛有效應(yīng)用，這樣將有助于實(shí)現(xiàn)各個(gè)國家對(duì)于健康的相關(guān)目標(biāo)。

他建議，要鼓勵(lì)國家和地方政府擁有適當(dāng)?shù)恼吆椭卫頇C(jī)制，以確保在不妨礙創(chuàng)新的情況下，在醫(yī)療保健中按照倫理約束和安全前提來使用人工智能技術(shù)。

同時(shí)，他提出了人工智能用于健康醫(yī)療的多個(gè)必要元素：首先，要有政策框架和監(jiān)管機(jī)制;其次，有專業(yè)的人力資源，有特定用于醫(yī)療用途的應(yīng)用程序和算法;此外，應(yīng)當(dāng)要為“人工智能技術(shù)應(yīng)用于健康醫(yī)療”的研發(fā)提供資金扶持。

他介紹，全球范圍內(nèi)，人工智能技術(shù)在健康保健及醫(yī)療方面的應(yīng)用有其潛在的邏輯規(guī)則和流程，比如，率先用于初級(jí)保健和服務(wù);其次用于防控并應(yīng)對(duì)疫情及風(fēng)險(xiǎn)，再逐步滲透入健康干預(yù)和教育;最后才關(guān)注到宏觀層面的政策和資金。

他認(rèn)為，應(yīng)當(dāng)出臺(tái)相關(guān)政策和資金支持，從宏觀角度為人工智能醫(yī)療的健康發(fā)展鋪設(shè)軌道。

人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的“抱團(tuán)”研究受好評(píng)

美國國家醫(yī)學(xué)院、國家工程院院士羅德里克·伊凡·佩蒂格魯則用一段小視頻震撼了現(xiàn)場，那是利用4D和人工智能技術(shù)繪制并呈現(xiàn)的孕婦子宮內(nèi)胎兒的大腦活動(dòng)情況。據(jù)介紹，在多個(gè)人工智能深度學(xué)習(xí)研究團(tuán)隊(duì)合作下，這項(xiàng)名為“胎兒腦功能子宮內(nèi)成像”的技術(shù)得到了飛速發(fā)展，未來將用于特定項(xiàng)目研究，比如，環(huán)境、母體因素對(duì)胎兒腦功能及神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)育的影響等，便于采取相關(guān)保護(hù)或干預(yù)措施。

這一案例研究，涉及婦產(chǎn)科、兒科、腦神經(jīng)科等多個(gè)團(tuán)隊(duì)，是團(tuán)隊(duì)協(xié)作的典范。佩蒂格魯極力推崇人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的“抱團(tuán)”研究，認(rèn)為這是最大限度從不斷變化的醫(yī)學(xué)治療范式中獲益的最佳方法。“健康醫(yī)療常常需要跳出人體局部來研究整體，跨學(xué)科的合作將促進(jìn)信息的匯總、挖掘和研判，在使用人工智能技術(shù)時(shí)尤其要注意這一點(diǎn)。”

他介紹，目前美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)已批準(zhǔn)利用機(jī)器深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)癌癥診斷的技術(shù)。就目前數(shù)據(jù)來看，依靠人工智能多模式成像技術(shù)，乳腺癌漏診率減少39%、確診效率上升50%。這些技術(shù)還被普遍運(yùn)用到放射影像診斷、阿爾茲海默癥早期預(yù)判等健康干預(yù)中。

精準(zhǔn)醫(yī)療需要“既懂AI又懂醫(yī)生”

“隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能不僅能成為現(xiàn)實(shí)的治療手段、成為常規(guī)治療體系中的一員，更將走出實(shí)驗(yàn)室來到人們身邊。”澳大利亞技術(shù)科學(xué)與工程院院士馮大淦說，特別是關(guān)于環(huán)境、社交、生活方式等的大數(shù)據(jù)越來越豐富、交互越來越多，未來，醫(yī)療保健將進(jìn)入“精準(zhǔn)時(shí)代”。

所有改變才剛剛開始，挑戰(zhàn)已然接踵而至。

周翔從多個(gè)維度分析了當(dāng)下人工智能介入醫(yī)療健康領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn)——硬件設(shè)備方面，光是含有先進(jìn)技術(shù)的設(shè)備還不夠，要有能夠自我運(yùn)行、自我分析、自我調(diào)適的智能設(shè)備，才能緩解工程技術(shù)人員的壓力;基礎(chǔ)設(shè)施方面，光有云方案還不夠，要有“能產(chǎn)生智慧”的云，才能解決數(shù)據(jù)資源挖掘效率不充分的難題;軟件算法方面，要有“懂人工智能、懂醫(yī)生”的軟件，讓醫(yī)生診斷和人工智能輔助診斷能很好結(jié)合到一起，而不是僅僅“多了一道工序”;人才方面，要有一大批既精通醫(yī)學(xué)診療，又能很好接駁AI新技術(shù)的醫(yī)學(xué)人才，這是未來推動(dòng)行業(yè)跨越式發(fā)展的關(guān)鍵。